Municipalidades Distritales de Lima Metropolitana: avances en Gobierno Electrónico

Elaborado por el Laboratorio de Políticas Públicas de la PUCP


El Gobierno Electrónico es el uso de TICs para apoyar las operaciones del gobierno, incluir a los ciudadanos en la toma de decisiones y proporcionar servicios públicos.

El objetivo de este ejercicio fue caracterizar el nivel de desarrollo de las municipalidades de acuerdo a la metodología propuesta por Paiva y Costa (2013). Se evaluaron los avances de las municipalidades en tres aspectos: a) Acceso a la información, b) servicios públicos, y c) participación ciudadana.

Evaluación general

A. Acceso a la información:

Capacidad de la Municipalidad de proveer a sus ciudadanos, en su página web, de acceso a información genérica sobre la Municipalidad y acceso a documentos públicos a través de búsquedas personalizadas.

Las Municipalidades que más han desarrollado esta dimensión, obteniendo el puntaje máximo de la evaluación, son:

Informacion
Ate 4
La Victoria 4
Lince 4
Los Olivos 4
Magdalena del Mar 4
Miraflores 4
Pucusana 4
Punta Negra 4
San Borja 4
San Isidro 4
Villa Maria del Triunfo 4

Las Municipalidades que menos han desarrollado esta dimensión, obteniendo dos puntos en la evaluación, son:

Informacion
Barranco 2
Brena 2
Chaclacayo 2
El Agustino 2
Jesus Maria 2
Lurin 2
Pachacamac 2
Puente Piedra 2
San Juan de Miraflores 2
San Luis 2
Santa Anita 2
Santa Rosa 2
Santiago de Surco 2
Villa El Salvador 2

B. Servicios Públicos:

Capacidad de la Municipalidad para, a través de su página web, proveer de información a sus ciudadanos sobre los servicios que ofrece, el llenado de formularios de manera virtual y la posibilidad de solicitar y completar la entrega de un servicio público online.

Las Municipalidades que más han desarrollado esta dimensión, obteniendo el puntaje máximo de la evaluación, son:

Servicios
El Agustino 4
Independencia 4
Jesus Maria 4
La Molina 4
Los Olivos 4
Miraflores 4
Rimac 4
San Borja 4
San Isidro 4
San Juan de Miraflores 4
San Martin de Porres 4
San Miguel 4
Santiago de Surco 4
Villa El Salvador 4
Villa Maria del Triunfo 4

Las Municipalidades que menos han desarrollado esta dimensión, obteniendo un punto en la evaluación, son:

Servicios
Chorrillos 1
Cieneguilla 1
Comas 1
Lurin 1
Magdalena del Mar 1
Pachacamac 1
Pucusana 1
Punta Hermosa 1
Punta Negra 1
San Juan de Lurigancho 1
Santa Maria del Mar 1

C. Participación Ciudadana:

Posibilidad de que el ciudadano, de forma virtual, pueda enviar quejas y/o comentarios, sobre temas relevante en materia de política, así como participar en encuestas de opinión, formar parte de espacios de discusión pública y contribuir con los presupuestos participativos de su respectiva Municipalidad.

Se encontró que las Municipalidades evaluadas han desarrollado poco esta dimensión, obteniendo un máximo de 2 puntos. Las Municipalidades con el puntaje más alto son:

Participacion
Ate 2
Barranco 2
Brena 2
Chaclacayo 2
Cieneguilla 2
Comas 2
Independencia 2
Jesus Maria 2
La Molina 2
La Victoria 2
Lince 2
Los Olivos 2
Miraflores 2
Pucusana 2
Pueblo Libre 2
Puente Piedra 2
Rimac 2
San Bartolo 2
San Borja 2
San Isidro 2
San Juan de Lurigancho 2
San Luis 2
San Martin de Porres 2
Santa Anita 2
Santiago de Surco 2
Surquillo 2
Villa El Salvador 2

Destaca, además, que la Municipalidad de Chorrillos no obtuvo ningún punto en la evaluación.

Participacion
Chorrillos 0

Resumen de la evaluación

El siguiente gráfico resume la evaluación de todos los distritos:

Los detalles sobre la metodología se presentan en los anexos.

Regresiones

La finalidad de este ejercicio fue determinar cuáles son las características socioeconómicas de los distritos que impactan en el nivel de desarrollo de Gobierno Electrónico de sus respectivas Municipalidades. Para cumplir dicho objetivo, y siguiendo la metodología propuesta por Paiva y Costa (2013), fueron escogidas 13 variables socioeconómicas independientes y una variable dependiente denominada develop. Esta última es un agregado de las tres dimensiones de análisis sobre el nivel de Gobierno Electrónico mencionadas anterioremente. Así, cada Municipio obtuvo un puntaje final que oscila en un rango de 0 a 12 puntos. La información fue recogida del Portal de Transparencia Económica del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) y de los resultados del último censo, realizado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). A continuación se presentarán las variables explicativas y los resultados del análisis:

  • Illiteracy%: Porcentaje de la población en el distrito mayor a 15 años que no sabe leer ni escribir
  • Ngrade%: Porcentaje de la población en el distrito con nivel educativo menor al nivel secundario
  • Highte%: Porcentaje de la población en el distrito con grado educativo superior
  • Ageavg: Promedio de la edad de los residentes del distrito
  • Abstent: Porcentaje de electores hábiles en el distrito que no votaron en las últimas ERM
  • Phone%: Porcentaje de la población en el distrito que tiene telefono celular
  • Attract%: Porcentaje de la población que hace 5 años NO vivía en ese distrito
  • Pop: Población del distrito en el año 2017
  • Taxes: Presupuesto directamente recaudado por la Municipalidad al cierre del año 2017
  • Reven_2017: Presupuesto Inicial Modificiado del año 2017
  • Reven_2018: Presupuesto Inicial Modificiado del año 2018
  • Expens: Devengado al cierre del año 2017
  • Hrexp: Gastos de la Municipalidad en el personal y obligaciones sociales

Del total de variables mencionadas, se seleccionaron solo aquellas que se encontraban estadísticamente correlacionadas con la variable dependiente (develop). Así, el número de variables independientes se redujo a 10, las cuales serán presentadas a continuación:

  • Reven_2017
  • Reven_2018
  • Expens
  • Hrexp
  • Taxes
  • Illiteracy%
  • Abstent%
  • Highte%
  • Ngrade%
  • Ageavg

Los resultados del análisis pueden observarse en la matriz de correlación:

Siguiendo la metodología propuesta por Paiva y Costa (2013), para evitar problemas de colinealidad, cuando dos o más variables independientes se encontraban fuertemente correlacionadas (obtuvieron un coeficiente de correlación de Pearson mayor a 0.8), solo la variable más correlacionada con develop fue incluida en los análisis de regresión. En ese sentido, las variables que obtuvieron coeficientes de correlación mayores a 0.8 fueron las siguientes:

  • Reven_2017 y Reven_2018 (r = 0.98)
  • Reven_2017 y Expens (r = 0.99)
  • Taxes y Expens (r = 0.85)
  • Taxes y Reven_2017 (r = 0.83) T
  • Taxes y Reven_2018 (0.85)
  • Highte% y Abstent% (r = 0.84)
  • Ngrade% e Illiteracy (r = 0.99)
  • Ageavg y Highte% (r = 0.96)
  • Ageavg y Abstent% (r = 0.83)

Según los resultados observados, las variables que entran en el modelo de regresión son las siguientes: Taxes y Ageavg. A continuación se presentarán los resultados de los análisis de regresión.

A. Modelo de regresión lineal

El primer análisis es un modelo de regresión lineal. Los resultados muestran que solo Taxes tiene un impacto significativo y positivo en el nivel de desarrollo de Gobierno Electrónico del Municipio.

## 
## Call:
## glm(formula = develop ~ Taxes + Ageavg, family = "gaussian", 
##     data = dataMuniF)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -3.6726  -0.9247   0.0004   0.7660   2.5037  
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 2.037e+00  2.080e+00   0.979   0.3340   
## Taxes       2.701e-08  9.271e-09   2.914   0.0061 **
## Ageavg      1.214e-01  6.399e-02   1.897   0.0659 . 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 1.868685)
## 
##     Null deviance: 112.769  on 38  degrees of freedom
## Residual deviance:  67.273  on 36  degrees of freedom
## AIC: 139.94
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 2

El promedio de los residuos es bastante cercano a 0: -0.000000000000000273

## [1] -2.73319e-16

Exite homocedasticidad. Los casos influyentes son la Municipalidad de Chorrillos, la Municipalidad de Santiago de Surco y la Municipalidad de Los Olivos.

Correlación entre variables independientes y residuos:

## [1] 8.45118e-09
## [1] 0.8634818
## [1] 0.6720273
## [1] 0.6966371
## [1] 0.652601
## [1] 0.5298067
## [1] 0.8958294
## [1] 0.7467194
## [1] 0.6650753
## [1] 0.1017117
## [1] 0.799187
## [1] 1
## [1] 0.1675095

Hay normalidad:

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  modelo1$residuals
## W = 0.97948, p-value = 0.6846

B. Modelo de regresión beta

El segundo análisis es un modelo de regresión beta. Los resultados de este último modelo muestran que tanto Taxes como Ageavg tienen impactos significativos en el nivel de desarrollo de Gobierno Electrónico del Municipio.

## 
## Call:
## betareg(formula = develop ~ Taxes + Ageavg, data = dataMuniF)
## 
## Standardized weighted residuals 2:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.2767 -0.5741  0.0214  0.6476  1.7850 
## 
## Coefficients (mean model with logit link):
##               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept) -3.420e+00  3.139e-01 -10.893  < 2e-16 ***
## Taxes        3.481e-09  1.321e-09   2.635  0.00842 ** 
## Ageavg       2.099e-02  9.571e-03   2.193  0.02833 *  
## 
## Phi coefficients (precision model with identity link):
##       Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (phi)   352.61      79.96    4.41 1.03e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 
## 
## Type of estimator: ML (maximum likelihood)
## Log-likelihood: 112.8 on 4 Df
## Pseudo R-squared: 0.3697
## Number of iterations: 138 (BFGS) + 4 (Fisher scoring)




Anexos

Anexo 1: Descripción de metodología

Dimensión de Acceso a Información

  • Fase 1 (1 punto): La página provee de información genérica sobre la Municipalidad (por ejemplo, el horario de atención, los miembros del Concejo Municipal, la dirección, entre otros).
  • Fase 2 (2 puntos): Hay acceso a documentos públicos, los cuales pueden ser visualizados y descargados sin la necesidad de algún tipo de autentificación (por ejemplo, el presupuesto municipal).
  • Fase 3 (3 puntos): La página web tiene una función de búsqueda, la cual permite encontrar la información que se encuentra en los documentos de la fase anterior con mayor facilidad.
  • Fase 4 (4 puntos): La página web permite parametrizar la búsqueda, basándose en las características del documento solicitado (por ejemplo, el tipo de documento, el título, la fecha de publicación, entre otros). Cumplir con esta fase asume que las fases anteriores también han sido cumplidas.

Dimensión de Servicios Públicos

  • Fase 1 (1 punto): La página web provee de información sobre servicios específicos que son ofrecidos por la Municipalidad (por ejemplo, ordenanzas, regulaciones, normas de uso, entre otros).
  • Fase 2 (2 puntos): La página web provee funciones que permiten a los ciudadanos ver el estado de los servicios que han solicitado.
  • Fase 3 (3 puntos): La página web provee funciones que permiten a los ciudadanos el llenado de formularios de manera electrónica, a pesar de que la formalización de los requisitos amerite interacción presencial posterior.
  • Fase 4 (4 puntos): La página web provee funciones que permiten a los ciudadanos solicitar y completar la entrega de servicios públicos de forma electrónica. Cumplir con esta fase asume que las fases anteriores también han sido cumplidas.

Dimensión de Participación

  • Fase 1 (Puntaje 1): La página web provee de funciones que le permiten a los ciudadanos enviar sugerencias y/o quejas, con o sin identificación.
  • Fase 2 (Puntaje 2): La página web brinda la posibilidad de participar en encuestas de opinión y/o espacios de discusión sobre temas relacionados a áreas de política de la Municipalidad, con o sin identificación.
  • Fase 3 (Puntaje 3): La página web permite la posibilidad de participar en procesos de discusión pública, con obligatoria consideración o respuesta por parte del Municipio.
  • Fase 4 (Puntaje 4): Existe la posibilidad de contribuir en los procesos de toma de decisiones de los presupuestos participativos.

Nota: No se incluyeron en la evaluación a las municipalidades de Ancón, Carabayllo y Chosica, en tanto sus portales web no estuvieron disponibles durante el periodo de análisis (del 15/10/18 al 05/11/18).

Anexo 2: Resultados de la Evaluación

En el siguiente enlace se podrá acceder a las pg webs que fueron evaluadas.




Bibliografia

G. Paiva y M. Costa (2013), “Significant socio-economic factors for local e-government development in Portugal”.

G. Paiva y H. Gomes (2014), “Evolution of local e-government maturity in Portugal”.



El equipo del LabPUCP está conformado por:

Director: Dr. José Manuel Magallanes

Investigadoras Senior:

  • Lic. María Gracia Becerra.
  • Lic. Gretell Minaya.

Investigador Junior:

  • Alexander Benites.